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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201710610541.X (22)申请日 2017.07.25 (71)申请人 西安交通大学 地址 710049 陕西省西安市碑林区咸宁西 路28号 (72)发明人 尹昱东 郭文静 梁仍昊 (74)专利代理机构 北京彭丽芳知识产权代理有 限公司 11407 代理人 彭丽芳 (51)Int.Cl. A61B 5/00(2006.01) A61B 5/026(2006.01) A61H 1/02(2006.01) (54)发明名称 一种基于光学脑成像神经反馈的中枢-外周 神经闭环。
2、康复训练方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于光学脑成像神经反 馈的中枢-外周神经闭环康复训练方法及系统， 包括光学脑成像模块、 数据处理模块、 三维模型 重构模块、 仿真模型建立模块、 虚拟参数作动器、 虚拟反馈模块、 仿真分析模块、 中央处理器、 反馈 模块， 用于根据接收到的训练任务向受训患者提 供视觉反馈和运动觉反馈。 本发明将大脑康复训 练同肢体康复训练整合为一体， 重建中风病人受 损的感觉运动环路， 促使大脑发生可塑性变化， 进而达到运动功能康复的目的。 所有的监测数据 可根据不同的患者的情况和要求完成仿真分析 优化， 从而实现了训练任务的针对性。 权利要求书2页 说明书5。
3、页 附图1页 CN 107224273 A 2017.10.03 CN 107224273 A 1.一种基于光学脑成像神经反馈的中枢-外周神经闭环康复训练系统， 其特征在于， 包 括 光学脑成像模块， 用于采集受训患者的脑成像数据， 并将采集到的所述脑成像数据传 输给所述数据处理模块； 数据处理模块， 用于从所述脑成像数据中提取出大脑运动功能系统的神经活动强度和 神经活动模式， 并将之传输至显示屏和虚拟作动器模块； 还用于通过kinect深度传感器进 行脑神经深度图像的获取， 并将获取的数据发送到三维重构模块； 三维模型重构模块， 用于将所获得的脑神经深度图像进行三角化， 然后在尺度空间中 融。
4、合所有三角化的深度图像构建分层有向距离场， 对距离场中所有的体素应用整体三角剖 分算法产生一个涵盖所有体素的凸包， 并利用MarchingTetrahedra算法构造等值面,将获 得的等值面按其所在位置进行拼接， 从而完成脑神经三维模型的建立； 仿真分析模块建立模块， 用于通过Simul ink搭建仿真分析模型对所建立的脑神经三 维模型进行仿真分析； 虚拟参数作动器， 用于驱动参数变化的， 与Simul ink中的各元素建立关系后， 可以在 指定的范围内对参数进行变动， 从而可以驱动仿真分析模块针对不同的参数进行计算求 解； 虚拟反馈模块， 用来在仿真分析模型中插入一的可以直接获取相应的结果或。
5、信息的目 标的逻辑单元； 仿真分析模块， 用于将输入可以划分为单元、 特性、 载荷、 设计变量、 设计目标和设计约 束的仿真算法和仿真方法； 所述虚拟参数作动器与仿真分析模块中相关元素有着直接或间接的对应关系， 建立起 来元素间的对应关系可以打破两模型间的隔阂， 并使虚拟参数作动器可以驱动起仿真分析 模块， 并从中直接得到想要的数据； 虚拟参数作动器通过驱动仿真算法和/仿真方法循环执 行并将结果反馈给仿真分析模块， 所述仿真分析模块自动提取数据给虚拟反馈模块， 所述 虚拟反馈模块接收并自动显示结果； 中央处理器， 用于根据仿真分析的结果生成训练任务， 将生成的训练任务发送到显示 屏进行显示， 。
6、并发送到反馈模块进行执行； 还用于根据人机操作模块输入的控制命令和数 据调用命令， 并根据预设的算法发送到对应的模块进行执行； 反馈模块， 用于根据接收到的训练任务向受训患者提供视觉反馈和运动觉反馈。 2.如权利要求1所述的一种基于光学脑成像神经反馈的中枢-外周神经闭环康复训练 系统， 其特征在于， 所述训练任务包括交替进行的休息阶段和任务阶段。 3.如权利要求1所述的一种基于光学脑成像神经反馈的中枢-外周神经闭环康复训练 系统， 其特征在于， 还包括一人机操作模块， 用于输入各种控制命令和数据调用命令。 4.如权利要求1所述的一种基于光学脑成像神经反馈的中枢-外周神经闭环康复训练 系统， 其。
7、特征在于， 所述虚拟参数作动器包括虚拟神经活动强度作动模块和虚拟神经活动 模式模块。 5.如权利要求1所述的一种基于光学脑成像神经反馈的中枢-外周神经闭环康复训练 系统， 其特征在于， 还包括一三维投放模块， 由空气屏幕生成系统、 若干组3D投影仪和素材 数据库构成， 用于根据中央处理器发送的控制命令完成三维模型重构模块生成的脑神经三 权 利 要 求 书 1/2 页 2 CN 107224273 A 2 维模型的建立。 6.如权利要求1所述的一种基于光学脑成像神经反馈的中枢-外周神经闭环康复训练 系统， 其特征在于， 还包括一训练参数整合模块， 用于根据虚拟反馈模块所显示的仿真结果 进行训练方。
8、案最优参数数据的获取， 并将这些参数数据以表格的形式输出。 7.一种基于光学脑成像神经反馈的中枢-外周神经闭环康复训练方法， 其特征在于， 包 括如下步骤： S1、 通过功能近红外光谱仪完成采集受训患者的脑成像数据， 并将采集到的脑成像数 据传输给所述数据处理模块； S2、 通过数据处理模块从所述脑成像数据中提取出大脑运动功能系统的神经活动强度 和神经活动模式， 将之传输至显示屏和虚拟作动器模块； 同时通过kinect深度传感器进行 脑神经深度图像的获取， 并将获取的数据发送到三维重构模块； S3、 通过三维模型重构模块完成脑神经三维模型的建立， 并通过Simul ink搭建仿真分 析模型对所。
9、建立的脑神经三维模型进行仿真分析； S4、 根据仿真分析的结果生成训练任务， 并通过反馈模块将训练任务作为反馈信息以 视觉和运动觉的方式呈现给所述受训患者， 其中， 运动觉的方式通过康复机器人带动患肢 运动完成； S5、 受训患者根据步骤步骤S4中获得的视觉、 运动觉的反馈信息， 调节自己的大脑神经 活动； S6、 重复上述步骤， 直至所述训练任务结束。 权 利 要 求 书 2/2 页 3 CN 107224273 A 3 一种基于光学脑成像神经反馈的中枢-外周神经闭环康复训 练方法及系统 技术领域 0001 本发明涉及医疗系统领域， 具体涉及一种基于光学脑成像神经反馈的中枢-外周 神经闭环康。
10、复训练方法及系统。 背景技术 0002 研究显示， 90神经学上的恢复出现在脑卒中后三个月内， 康复介入得越早， 功能 恢复的可能性就越大， 预后也越好。 因此， 恢复期治疗对于脑卒中后遗症患者来讲非常重 要。 目前， 一般建议在日常的家庭护理康复治疗中， 使用家用型的肢体运动康复仪来对受损 的肢体运动重建， 使肌肉群受到低频脉冲电刺激后按一定顺序模拟正常运动， 通过模拟运 动的被动拮抗作用， 协调和支配肢体的功能状态， 使其恢复动态平衡； 同时多次重复的运动 可以向大脑反馈促通信息， 使其尽快地最大限度地实现功能重建， 打破痉挛模式， 恢复肢体 自主的运动控制。 这种疗法可使瘫痪的肢体模拟出。
11、正常运动， 有助于恢复患者的肌张力和 肢体运动。 0003 神经反馈技术是利用脑影像手段将个体的脑神经活动实时呈现给其自身， 并由其 根据一定目标自主调节、 操控的一种技术。 研究者利用脑电图(EEG)、 脑磁图(MEG)、 功能磁 共振成像(fMRI)等技术， 观测所调节目标脑区的神经活动指标， 并将其通过视听觉通道反 馈给使用者， 指导使用者将该神经活动向特定目标进行自主调节。 经过一定时间的训练， 使 用者可以掌握这种自主调节能力； 进而， 通过长期反复的训练， 可以促使相关脑区产生一定 的可塑性变化。 因此， 根据特定目标对特定脑区长期反复的神经反馈训练， 可以促进与之相 关的认知功能。
12、的改善或神经疾病的康复。 0004 神经反馈技术和康复机器人技术分别是通过对患者中枢神经或外周神经的训练， 起到促进康复的作用。 当前， 世界上已经开始一种新的尝试， 即通过脑-机接口技术将这两 种方式结合， 形成一种中枢-外周神经同步闭环训练方案。 与只用机器人进行康复训练相 比， 这种中枢-外周神经同步闭环训练方案可以用更少的训练次数就取得同样的康复效果， 从而初步证明了这一方案的可行性。 0005 然而， 现有的中枢-外周康复训练系统刚刚出现， 仍存在很多问题亟待解决。 对于 基于脑电图的中枢-外周康复训练系统， 由于脑电技术的空间分辨率低使得难以确切定位 训练脑区， 而且脑电图节律成分。
13、与认知功能的关系也尚不明确， 因此中枢训练的靶向性差， 导致其应用受到很大局限。 对于基于磁共振成像或脑磁图成像的中枢-外周康复训练系统， 虽然可以克服基于脑电图系统的不足， 但由于磁共振和脑磁图成像设备造价和使用成本都 极其昂贵， 且设备体积庞大无法轻易移动， 因此主要适用于实验室研究， 根本不可能用于临 床长期治疗训练； 同时所有的训练数据都是直接传递的， 没有针对性， 很容易对患者造成二 度伤害。 发明内容 说 明 书 1/5 页 4 CN 107224273 A 4 0006 为解决上述问题， 本发明提供了一种基于光学脑成像神经反馈的中枢-外周神经 闭环康复训练方法及系统。 0007 。
14、为实现上述目的， 本发明采取的技术方案为： 0008 一种基于光学脑成像神经反馈的中枢-外周神经闭环康复训练系统， 包括 0009 光学脑成像模块， 用于采集受训患者的脑成像数据， 并将采集到的所述脑成像数 据传输给所述数据处理模块； 0010 数据处理模块， 用于从所述脑成像数据中提取出大脑运动功能系统的神经活动强 度和神经活动模式， 并将之传输至显示屏和虚拟作动器模块； 还用于通过kinect深度传感 器进行脑神经深度图像的获取， 并将获取的数据发送到三维重构模块； 0011 三维模型重构模块， 用于将所获得的脑神经深度图像进行三角化， 然后在尺度空 间中融合所有三角化的深度图像构建分层有。
15、向距离场， 对距离场中所有的体素应用整体三 角剖分算法产生一个涵盖所有体素的凸包， 并利用MarchingTetrahedra算法构造等值面, 将获得的等值面按其所在位置进行拼接， 从而完成脑神经三维模型的建立； 0012 仿真模型建立模块， 用于通过Simulink搭建仿真分析模型对所建立的脑神经三维 模型进行仿真分析； 0013 虚拟参数作动器， 用于驱动参数变化的， 与Simulink中的各元素建立关系后， 可以 在指定的范围内对参数进行变动， 从而可以驱动仿真分析模块针对不同的参数进行计算求 解； 0014 虚拟反馈模块， 用来在仿真分析模型中插入一的可以直接获取相应的结果或信息 的目。
16、标的逻辑单元； 0015 仿真分析模块， 用于将输入可以划分为单元、 特性、 载荷、 设计变量、 设计目标和设 计约束的仿真算法和仿真方法； 0016 所述虚拟参数作动器与仿真分析模块中相关元素有着直接或间接的对应关系， 建 立起来元素间的对应关系可以打破两模型间的隔阂， 并使虚拟参数作动器可以驱动起仿真 分析模块， 并从中直接得到想要的数据； 虚拟参数作动器通过驱动仿真算法和/仿真方法循 环执行并将结果反馈给仿真分析模块， 所述仿真分析模块自动提取数据给虚拟反馈模块， 所述虚拟反馈模块接收并自动显示结果； 0017 中央处理器， 用于根据仿真分析的结果生成训练任务， 将生成的训练任务发送到 。
17、显示屏进行显示， 并发送到反馈模块进行执行； 还用于根据人机操作模块输入的控制命令 和数据调用命令， 并根据预设的算法发送到对应的模块进行执行； 0018 反馈模块， 用于根据接收到的训练任务向受训患者提供视觉反馈和运动觉反馈。 0019 优选地， 所述训练任务包括交替进行的休息阶段和任务阶段。 0020 优选地， 还包括一人机操作模块， 用于输入各种控制命令和数据调用命令。 0021 优选地， 所述虚拟参数作动器包括虚拟神经活动强度作动模块和虚拟神经活动模 式模块。 0022 优选地， 还包括一三维投放模块， 由空气屏幕生成系统、 若干组3D投影仪和素材数 据库构成， 用于根据中央处理器发送。
18、的控制命令完成三维模型重构模块生成的脑神经三维 模型的建立。 0023 优选地， 还包括一训练参数整合模块， 用于根据虚拟反馈模块所显示的仿真结果 说 明 书 2/5 页 5 CN 107224273 A 5 进行训练方案最优参数数据的获取， 并将这些参数数据以表格的形式输出。 0024 本发明还提供了一种基于光学脑成像神经反馈的中枢-外周神经闭环康复训练方 法， 包括如下步骤： 0025 S1、 通过功能近红外光谱仪完成采集受训患者的脑成像数据， 并将采集到的脑成 像数据传输给所述数据处理模块； 0026 S2、 通过数据处理模块从所述脑成像数据中提取出大脑运动功能系统的神经活动 强度和神经。
19、活动模式， 将之传输至显示屏和虚拟作动器模块； 同时通过kinect深度传感器 进行脑神经深度图像的获取， 并将获取的数据发送到三维重构模块； 0027 S3、 通过三维模型重构模块完成脑神经三维模型的建立， 并通过Simulink搭建仿 真分析模型对所建立的脑神经三维模型进行仿真分析； 0028 S4、 根据仿真分析的结果生成训练任务， 并通过反馈模块将训练任务作为反馈信 息以视觉和运动觉的方式呈现给所述受训患者， 其中， 运动觉的方式通过康复机器人带动 患肢运动完成； 0029 S5、 受训患者根据步骤步骤S4中获得的视觉、 运动觉的反馈信息， 调节自己的大脑 神经活动； 0030 S6、。
20、 重复上述步骤， 直至所述训练任务结束。 0031 本发明具有以下有益效果： 0032 将大脑康复训练同肢体康复训练整合为一体， 重建中风病人受损的感觉运动环 路， 促使大脑发生可塑性变化， 进而达到运动功能康复的目的。 采用光学脑成像技术， 利用 脑组织血红蛋白对不同波长的近红外光吸收率的差异特性， 可以无损地检测大脑皮层的血 液动力学活动， 进而研究大脑神经活动。 与脑电图相比， 光学脑成像具有一定的空间分辨率 (13cm)， 能对观测到的脑信号进行较为精确的定位， 提高了训练的靶向性。 同时所有的监 测数据可根据不同的患者的情况和要求完成仿真分析优化， 从而实现了训练任务的针对 性； 且。
21、通过三维立体模型的投放， 方便了患者以及医生对脑部情况的观察。 附图说明 0033 图1为本发明实施例一种基于光学脑成像神经反馈的中枢-外周神经闭环康复训 练系统的系统框图。 具体实施方式 0034 为了使本发明的目的及优点更加清楚明白， 以下结合实施例对本发明进行进一步 详细说明。 应当理解， 此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明， 并不用于限定本发 明。 0035 如图1所示， 本发明实施例提供了一种基于光学脑成像神经反馈的中枢-外周神经 闭环康复训练系统， 包括 0036 光学脑成像模块， 用于采集受训患者的脑成像数据， 并将采集到的所述脑成像数 据传输给所述数据处理模块； 0037。
22、 数据处理模块， 用于从所述脑成像数据中提取出大脑运动功能系统的神经活动强 度和神经活动模式， 并将之传输至显示屏和虚拟作动器模块； 还用于通过kinect深度传感 说 明 书 3/5 页 6 CN 107224273 A 6 器进行脑神经深度图像的获取， 并将获取的数据发送到三维重构模块； 0038 三维模型重构模块， 用于将所获得的脑神经深度图像进行三角化， 然后在尺度空 间中融合所有三角化的深度图像构建分层有向距离场， 对距离场中所有的体素应用整体三 角剖分算法产生一个涵盖所有体素的凸包， 并利用MarchingTetrahedra算法构造等值面, 将获得的等值面按其所在位置进行拼接， 。
23、从而完成脑神经三维模型的建立； 0039 仿真模型建立模块， 用于通过Simulink搭建仿真分析模型对所建立的脑神经三维 模型进行仿真分析； 0040 虚拟参数作动器， 用于驱动参数变化的， 与Simulink中的各元素建立关系后， 可以 在指定的范围内对参数进行变动， 从而可以驱动仿真分析模块针对不同的参数进行计算求 解； 所述虚拟参数作动器包括虚拟神经活动强度作动模块和虚拟神经活动模式模块。 0041 虚拟反馈模块， 用来在仿真分析模型中插入一的可以直接获取相应的结果或信息 的目标的逻辑单元； 0042 仿真分析模块， 用于将输入可以划分为单元、 特性、 载荷、 设计变量、 设计目标和设。
24、 计约束的仿真算法和仿真方法； 0043 所述虚拟参数作动器与仿真分析模块中相关元素有着直接或间接的对应关系， 建 立起来元素间的对应关系可以打破两模型间的隔阂， 并使虚拟参数作动器可以驱动起仿真 分析模块， 并从中直接得到想要的数据； 虚拟参数作动器通过驱动仿真算法和/仿真方法循 环执行并将结果反馈给仿真分析模块， 所述仿真分析模块自动提取数据给虚拟反馈模块， 所述虚拟反馈模块接收并自动显示结果； 0044 中央处理器， 用于根据仿真分析的结果生成训练任务， 将生成的训练任务发送到 显示屏进行显示， 并发送到反馈模块进行执行； 还用于根据人机操作模块输入的控制命令 和数据调用命令， 并根据预。
25、设的算法发送到对应的模块进行执行； 所述训练任务包括交替 进行的休息阶段和任务阶段。 0045 反馈模块， 用于根据接收到的训练任务向受训患者提供视觉反馈和运动觉反馈。 0046 人机操作模块， 用于输入各种控制命令和数据调用命令。 0047 三维投放模块， 由空气屏幕生成系统、 若干组3D投影仪和素材数据库构成， 用于根 据中央处理器发送的控制命令完成三维模型重构模块生成的脑神经三维模型的建立。 0048 训练参数整合模块， 用于根据虚拟反馈模块所显示的仿真结果进行训练方案最优 参数数据的获取， 并将这些参数数据以表格的形式输出。 0049 本发明还提供了一种基于光学脑成像神经反馈的中枢-外。
26、周神经闭环康复训练方 法， 包括如下步骤： 0050 S1、 通过功能近红外光谱仪完成采集受训患者的脑成像数据， 并将采集到的脑成 像数据传输给所述数据处理模块； 0051 S2、 通过数据处理模块从所述脑成像数据中提取出大脑运动功能系统的神经活动 强度和神经活动模式， 将之传输至显示屏和虚拟作动器模块； 同时通过kinect深度传感器 进行脑神经深度图像的获取， 并将获取的数据发送到三维重构模块； 0052 S3、 通过三维模型重构模块完成脑神经三维模型的建立， 并通过Simulink搭建仿 真分析模型对所建立的脑神经三维模型进行仿真分析； 0053 S4、 根据仿真分析的结果生成训练任务，。
27、 并通过反馈模块将训练任务作为反馈信 说 明 书 4/5 页 7 CN 107224273 A 7 息以视觉和运动觉的方式呈现给所述受训患者， 其中， 运动觉的方式通过康复机器人带动 患肢运动完成； 0054 S5、 受训患者根据步骤步骤S4中获得的视觉、 运动觉的反馈信息， 调节自己的大脑 神经活动； 0055 S6、 重复上述步骤， 直至所述训练任务结束。 0056 以上所述仅是本发明的优选实施方式， 应当指出， 对于本技术领域的普通技术人 员来说， 在不脱离本发明原理的前提下， 还可以作出若干改进和润饰， 这些改进和润饰也应 视为本发明的保护范围。 说 明 书 5/5 页 8 CN 107224273 A 8 图1 说 明 书 附 图 1/1 页 9 CN 107224273 A 9 。